RAG y Bases de Conocimiento
Tus documentos, respondiendo preguntas con precisión verificable. Sin inventarse nada.
Miles de documentos internos que nadie consulta porque encontrar algo lleva demasiado tiempo. Con nuestros sistemas RAG, tu equipo hace preguntas en lenguaje natural y obtiene respuestas exactas con la fuente citada. Resultado: –80% en tiempo de búsqueda y más del 90% de precisión verificable.
Sin compromiso · Respuesta en < 24h
El problema
¿Te identificas con alguno de estos escenarios?
Tienes miles de documentos (contratos, manuales, normativas, informes) que nadie consulta porque encontrar algo lleva demasiado tiempo
Los modelos de IA genéricos responden con datos desactualizados o directamente inventados
Tu equipo jurídico, técnico o de operaciones necesita respuestas instantáneas basadas en documentación propia
La búsqueda tradicional por palabras clave no entiende el contexto de las preguntas
Nuestro proceso
Cómo lo resolvemos
Inventario y clasificación documental
Auditamos tus fuentes documentales: PDFs, Word, Confluence, SharePoint, bases de datos. Definimos qué se indexa y con qué permisos.
Pipeline de indexación vectorial
Procesamos los documentos con OCR si es necesario, los fragmentamos de forma inteligente y los indexamos en una base de datos vectorial.
Capa de generación y control
Conectamos el retrieval al modelo de lenguaje con instrucciones estrictas: solo responde con lo que está en los documentos y siempre cita la fuente.
Interfaz y despliegue
Entregamos la interfaz de consulta adaptada a tu equipo (web interna, API, plugin de Slack/Teams) y la formación para usarla.
Resultados
Qué puedes esperar
–80%
Tiempo de búsqueda documental
>90%
Precisión en respuestas con citación de fuente
4–6 semanas
Plazo de implementación
Ilimitados
Documentos consultables desde el día 1
Entregables
Qué recibes exactamente
Sistema RAG desplegado con interfaz de consulta (web, Slack, Teams o API)
Pipeline de indexación documental automatizado y escalable
Base de datos vectorial con todos los documentos indexados y permisos configurados
Dashboard de métricas de uso: consultas, precisión, documentos más consultados
Documentación técnica y guía de administración para gestionar nuevos documentos
Tiempo a valor
Cuándo empezarás a ver resultados
En 4–6 semanas tienes el sistema en producción con todos tus documentos indexados. La primera semana es inventario y clasificación documental. Las dos siguientes, pipeline de indexación y configuración de la capa RAG. La última, interfaz, permisos y formación. Si tienes un volumen muy alto de documentos escaneados o en formatos complejos, el OCR y la limpieza pueden añadir 1–2 semanas. Lo que no hacemos: prometer un 100% de precisión. Un sistema RAG bien construido supera el 90%, pero habrá preguntas ambiguas que requieran revisión humana.
Diferenciadores
Por qué MERIDIAN
Implementamos controles de alucinación reales: citación obligatoria, umbrales de confianza y fallback explícito cuando no hay respuesta
Experiencia con documentación regulatoria, jurídica y técnica en sectores exigentes (banca, industria, seguros)
Arquitectura agnóstica: cambia de modelo de lenguaje o de proveedor cloud sin rehacer el sistema
Incluimos el pipeline de actualización continua: los nuevos documentos se indexan automáticamente
Si tus documentos no tienen la calidad suficiente para un RAG fiable, te lo decimos antes de empezar
Casos reales
Empresas que ya lo han hecho
Servicios que lo sustentan
Capacidades técnicas
Esta solución combina los siguientes servicios especializados de MERIDIAN.
FAQ
Preguntas frecuentes
¿RAG es lo mismo que un chatbot de documentos?
RAG es la arquitectura técnica que hace que el chatbot sea preciso y verificable. Sin RAG, el modelo responde con lo que sabe de entrenamiento. Con RAG, responde con lo que hay en tus documentos y cita exactamente qué fragmento usó.
¿Funciona con documentos escaneados o PDFs con imágenes?
Sí. Incorporamos OCR (reconocimiento óptico de caracteres) en el pipeline para procesar documentos no digitalizados. La calidad del OCR influye en la precisión, pero para documentos estándar los resultados son muy buenos.
¿Los datos salen de nuestra infraestructura?
Depende de la arquitectura que elijas. Ofrecemos tanto despliegues cloud (con contratos de datos en cumplimiento RGPD) como soluciones completamente on-premise con modelos de lenguaje abiertos.
¿Cuál es la inversión y cuándo se amortiza?
El coste depende del volumen documental y la complejidad de integración. Para la mayoría de empresas, el sistema se amortiza en 2–4 meses solo con el ahorro en horas de búsqueda. En el diagnóstico inicial te damos un presupuesto cerrado con estimación de ROI basada en tu caso concreto.
¿Qué pasa cuando añadimos nuevos documentos?
El pipeline de indexación procesa automáticamente los documentos nuevos que se añadan a las carpetas o sistemas configurados. No hace falta intervención manual: se indexan, se fragmentan y están disponibles para consulta en minutos u horas, según el volumen.
¿Y si ya tenemos un SharePoint o Confluence con búsqueda propia?
La búsqueda nativa de esas herramientas es por palabras clave, no entiende el contexto de la pregunta. Un sistema RAG entiende la intención detrás de la consulta y devuelve la respuesta exacta, no una lista de documentos que quizá contengan lo que buscas. Son complementarios, no excluyentes.
¿Hay riesgo de que la IA 'invente' respuestas con datos falsos?
Es el riesgo principal de cualquier sistema basado en LLMs. Lo mitigamos con tres mecanismos: citación obligatoria de la fuente, umbral de confianza (si no está seguro, lo dice) y restricción estricta al contenido de tus documentos. El riesgo no es cero, pero es mucho menor que en un chatbot genérico.
¿RAG y Bases de Conocimiento encaja en tu empresa?
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